证券分析师的第三堂课:如何搭建财务模型
估计和假设用特殊颜色标出:财务数据、第三方数据用黑色标记,估计和假设用其他颜色标记,方便其他使用者更改估计和假设。尽量采取公式的形式:包括利润表的汇总项目,方便检查是否有数据错误(将公式得出结果与实际数字对照)、方便看出财务预测的逻辑。对于相对复杂的引用、公式给予批注:方便自己和他人做更新。采用季度数据...
AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
对于缺失值,可以采用填充策略,如用均值填充数值型缺失值,用最常见的类别填充分类数据的缺失值。数据预处理则包括数据标准化和归一化。在机器学习算法中,很多算法对数据的尺度敏感,例如支持向量机(SVM)算法。数据标准化可以将数据转换为均值为0、标准差为1的分布,而归一化可以将数据映射到一个特定的区间,如[...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
举例来说,假设模型中只有一个可变参数,则此时损失函数地形即退化为一维的损失函数曲线;同样假设从高维模型参数中提取两个主要分量作为模型参数,即可将损失函数与参数之间的变化关系用二维曲面进行表示,这也是最为常见的做法。为什么平坦的极值点处模型的泛化性能较优?以一维损失函数曲线为例进行说明。下图展示了两个形...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
所以meta选择避开上述所有的不稳定因素,选择最传统最原始的transformerdecoder结构;对齐过程选择DPO,大量使用合成数据替代人工数据,增强稳定性;在关键参数通信时使用双精度FP32进行。注:这里可以理解为是meta主动选择,也可以理解为幸存者偏差,其他尝试都失败了但不说。??最终,meta选择的是传统的densetransformer结构,...
神经符号能量模型的数学框架、建模范式分类及学习技术套件
NeSy-EBM的预测通常通过找到具有高兼容性(即低能量)状态的变量来获得。通过优化算法(例如,针对连续变量的内点法(Nocedal和Wright,2006)或针对离散问题的分支定界策略(H.Papadimitriou和Steiglitz,1998))最小化能量函数,找到高兼容性状态。由于预测过程复杂,很难找到相对于参数的标准机器学习损失的梯度或...
Nature | 创新!“ 天才少年 ”打开魔盒,连发三篇Nature,奠定基础...
1.框架结构:提出了基于平衡卷积神经网络(ECNN)的本构建模框架,包括用于生成多轴应力-应变曲线数据集的XFEM模型、描述系统的图网络表示、计算最近邻集的公式以及空间消息传递过程(www.e993.com)2024年10月23日。2.数据集生成:使用XFEM模型生成二维断裂力学模拟的数据集,包括不同数量微裂纹(5至19条)的随机位置和取向的模拟,共96...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
作者采用滚动窗口法对每日对数总收益率进行两状态高斯隐马尔可夫模型(HMM10)拟合,训练窗口为3000天(约12年),每日向前移动,遵循Bulla等人(2011)的做法。作者通过使用Python包hmmlearn来实现。为了解决似然函数的非凸性,作者从k-mean++算法得出的不同初始条件返回值开始,执行算法十次,并保留产生最高对数...
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
首先,该研究基于Dayan和Hinton之前的研究,用语言模型描述了基于EM的强化学习框架。具体而言,他们先是定义了一个二进制最优变量O,使得??(??=1|??,??)∝??(??(??,??));然后对非递减函数??:??→??+,实现最大化观察??=1(获得高奖励),得到如下公式:...
从函数逼近的角度看人工智能的理解能力
神经网络具有更大的灵活性和适应性,能够自动学习数据中的复杂模式和关系。它们能够逼近各种类型的函数,并且在输入输出之间建立复杂的非线性映射关系。3.数据需求和训练:经典函数逼近方法通常需要离散的数据点或特定函数值的采样,然后使用数学技术来逼近整个函数。这些方法在采样点附近可能表现良好,但在采样点之外可能失...
如何制定主题乐园的年卡价格
我们可以得到一个新的拟合函数F(x)=1.57-1.64*x^3.77+0.36*x^7.54+x^2.77,,0<x<1要求收入最大化的极值点,我们只需要对F(x)上求导,并令求导后的方程等于0,即:F’(x)=0,0<x<1通过观察函数图像的单调性所对应的极值点,我们就可以找到对应收入最大化的极值点...